ForeSee Inbound Connector
About the ForeSee Inbound Connector
You can use the ForeSee inbound connector to load surveys from your ForeSee account into XM Discover. This can be a great way to integrate all of your customer experience data into XM Discover’s analytics and reporting features.
You’ll need to have an existing account on ForeSee to set this connector up.
Qtip: ForeSee has been acquired by Verint. Please reach out to the Verint support team if you need help accessing your ForeSee account or need access to support documentation.
Setting Up a ForeSee Inbound Job
Qtip: The “Manage Jobs” permission is required to use this feature.
- On the Jobs page, click New Job.
- Select ForeSee.
- Asigne un nombre a su trabajo para que pueda identificarlo.
- Seleccione el proyecto en el que desea cargar los datos.
- Dele una descripción a su trabajo para que conozca su propósito.
Qtip: This is a personal description only displayed on the Jobs page, and is not mapped as part of the job’s data.
- Haga clic en Siguiente.
- Choose the ForeSee account to use, or select Add New to add a new one.
- If adding a new account, enter a name for your connection.
- Enter your ForeSee client ID.
- Enter your ForeSee client secret.
- If you want your credentials to expire, then configure the following options:
- Send Expiration Notifications: Select this option to allow your credentials to make sure your credentials expire.
- Days prior expiration: If enabling expiration notifications, enter how many days you’d like to be notified before the expiration. Puede introducir un valor entre 1 y 100 días.
- Fecha de vencimiento: establezca la fecha en la que vencerán las credenciales. Haga clic en la casilla para abrir un calendario para elegir la fecha.
- Haga clic en Siguiente.
- Select one of the available ForeSee surveys to upload data from.
- Si es necesario, ajuste sus asignaciones de datos. Consulte la página de soporte Asignación de datos para obtener información detallada sobre los campos de asignación en XM Discover. The Default Data Mapping section has information on the fields specific to this connector and the Mapping Conversational Fields section covers how to map data for conversational data.
- Haga clic en Siguiente.
- Si lo desea, puede añadir reglas de sustitución y edición de datos para ocultar datos confidenciales o sustituir automáticamente determinadas palabras y frases en los comentarios y las interacciones del cliente.
Qtip: Click Download Sample Data to download an Excel file with sample data to your computer.
- Haga clic en Siguiente.
- Si lo desea, puede añadir un filtro de conector para filtrar los datos entrantes para limitar los datos que se importan.
- También puede limitar el número de registros importados en un solo job introduciendo un número en el cuadro Especificar límite de registros. Introduzca “Todos” si desea importar todos los registros.
Consejo Q: Para los datos conversacionales, el límite se aplica en función de las conversaciones en lugar de las filas.
- Haga clic en Siguiente.
- Elija cuándo desea que se le notifique. Consulte Notificaciones de job para obtener más información.
- Haga clic en Siguiente.
- Seleccione cómo se gestionan los documentos duplicados. Consulte Tratamiento de duplicados para obtener más información.
- Seleccione Programar ejecuciones incrementales si desea que el job se ejecute periódicamente en una programación o Configurar pull único si desea que el job se ejecute solo una vez. Consulte Programación de jobs para obtener más información.
- Haga clic en Siguiente.
- Revise su configuración. Si necesita cambiar una configuración específica, haga clic en el botón Editar para ir a ese paso en la configuración del conector.
- Haga clic en Finalizar para grabar el job.
Asignación de datos predeterminados
This section contains information on the default fields for ForeSee inbound jobs.
- natural_id: un identificador único de un documento. Se recomienda encarecidamente tener un ID único para cada documento para procesar duplicados correctamente. Para el ID natural, puede seleccionar cualquier campo de texto o numérico de sus datos. Como alternativa, puede generar automáticamente ID añadiendo un campo personalizado. By default, XM Discover uses source IDs prefixed by the connector’s name via a custom transformation:Natural ID = Connector-name;Source-ID. No puede editar este campo.
- document_date: el campo de fecha principal asociado a un documento. Esta fecha se utiliza en informes, tendencias, alertas, etc. de XM Discover. By default, this is mapped to the date field selected after specifying the SOQL query. You can choose one of the following options:
- responseTime (default): The date and time of when feedback was submitted
- If source data contains other date fields, you can choose one of them.
- También puede fijar una fecha de documento específica.
- feedback_provider: identifica los datos obtenidos de un proveedor específico. For ForeSee uploads, this attribute’s value is set to “ForeSee” and cannot be changed.
- source: Identifies data obtained from a specific source. Puede ser cualquier cosa que describa el origen de los datos, como el nombre de una encuesta o una campaña de marketing móvil. By default, this attribute’s value is set to “ForeSee.” Utilice transformaciones personalizadas para establecer un valor personalizado, definir una expresión o asignarla a otro campo.
- feedback_type: identifica los datos en función de su tipo. Esto es útil para la generación de informes cuando su proyecto contiene diferentes tipos de datos (por ejemplo, encuestas y opiniones de medios sociales). By default, this attribute’s value is set to “Survey”.
- job_name: identifica los datos según el nombre del job utilizado para cargarlos. Puede modificar el valor de este atributo durante la configuración mediante el campo Nombre del trabajo que se muestra en la parte superior de cada página durante la configuración.
- loadDate: indica cuándo se cargó un documento en XM Discover. Este campo se fija automáticamente y no se puede modificar.
Qtip: See Mapping Conversational Fields for information on how to map conversational data.